文章 "交易中的神经网络：超点变换器（SPFormer）"

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新文章 交易中的神经网络：超点变换器（SPFormer）已发布：

在本文中，我们概述一种基于“超点变换器”（SPFormer） 的三维物体分段方法，其剔除了对中间数据聚合的需求。这加快了分段过程，并提高了模型的性能。

训练算法继承自以前发表的文章，延及用于训练和评估的支持程序。

训练后的参与者政策略在 MetaTrader 5 策略测试器中进行了测试，依据 2024 年 1 月的真实历史数据，所有其它参数保持不变。测试结果呈现如下。 

在测试期间，该模型进行了 54 笔交易，其中 26 笔以盈利了结。这占所有运作的 48%。平均盈利交易比无盈利操作的类似指标高 2 倍。这令该模型在测试期间获利。

作者：Dmitriy Gizlyk

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伙计，这非常有趣，但对我来说非常高深！

感谢您的分享，让我一步步地学习。